| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第11-13页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·文献综述 | 第13-18页 |
| ·信用风险度量研究综述 | 第13-15页 |
| ·信用风险相关性研究综述 | 第15-18页 |
| ·总体评价 | 第18页 |
| ·研究思路和内容 | 第18-21页 |
| ·研究思路 | 第18-20页 |
| ·研究内容 | 第20-21页 |
| ·创新点与不足 | 第21-23页 |
| ·论文创新点 | 第21-22页 |
| ·论文不足和改进方向 | 第22-23页 |
| 第2章 信用风险相关性理论与度量 | 第23-37页 |
| ·信用风险及其形成原因 | 第23-25页 |
| ·信用风险 | 第23页 |
| ·信用风险形成的原因 | 第23-25页 |
| ·信用风险相关性及其影响因素 | 第25-27页 |
| ·信用风险相关性 | 第25页 |
| ·信用风险相关性的影响因素 | 第25-27页 |
| ·信用风险度量模型-KMV模型 | 第27-29页 |
| ·信用风险相关性度量-Copula函数 | 第29-36页 |
| ·Copula函数定义及其分类 | 第30-33页 |
| ·Copula函数的参数估计方法 | 第33-34页 |
| ·Copula函数的评价方法 | 第34页 |
| ·基于Copula函数的相关性测度 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 行业信用风险衡量指标的选择 | 第37-46页 |
| ·KMV模型的修正 | 第37-38页 |
| ·股权市场价值问题 | 第37页 |
| ·违约点问题 | 第37-38页 |
| ·违约距离的识别能力分析 | 第38-44页 |
| ·样本的选取及数据来源 | 第38-39页 |
| ·违约距离的的计算 | 第39-42页 |
| ·违约距离对信用风险的识别能力分析 | 第42-44页 |
| ·行业信用风险衡量指标的构建 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于Copula函数的行业信用风险相关性实证分析 | 第46-59页 |
| ·样本的选取 | 第46-47页 |
| ·基于Copula函数的实证研究 | 第47-55页 |
| ·边缘分布的确定 | 第47-50页 |
| ·Copula函数的选取 | 第50-51页 |
| ·单一Copula函数的参数估计结果与评价 | 第51-53页 |
| ·M-Copula函数的参数估计结果与评价 | 第53-55页 |
| ·批发业与零售业行业信用风险相关性分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 结论与相关政策建议 | 第59-61页 |
| ·研究结论 | 第59-60页 |
| ·政策建议 | 第60-61页 |
| 总结 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |